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Google 的机器学习框架 TensorFlow 自 2015 年开源后，已然成为 AI 领域最受欢迎的框架。据统计，在广受欢迎的 Python 编程语言在线软件知识库 PyPi 上，TensorFlow 的下载次数已超过 90 万，其中有 15% 来自中国。谷歌官方博客也表示，清华大学 自然语言处理实验室 的研究人员已通过 TensorFlow 来加强他们对语言理解的研究工作；而像京东、小米等众多中国企业也在使用 TensorFlow。
如何深入理解 Go 的内部数据结构？文章以 BitVec 为例，详细解析了其设计原理、实现方式以及在不同场景中的应用，还探讨了相关的性能优化策略和工程实践。这是一篇高质量的技术解读，为开发者学习 Go 的底层实现提供了宝贵的参考！
通过调整或设置资源加载的优先级或者先后顺序，可以让页面重要的资源优先加载，让不重要的内容之后加载，以提高页面的访问体验。
通过文中的视频比较显示了 Google 机票页面，其中加载了使用和不使用“提取优先级”加载的 LCP 背景图片。将优先级设置为“高”后，LCP 时间从 2.6 秒缩短到 1.9 秒。
最近， Google 账户新增了一种叫做 passkey 的登录方式。
和 密码 + U2F 的验证方式相比，passkey 实际上类似于在手机等设备上实现了一个 U2F，并使用它代替了两者的组合。对于普通用户来说这固然是比只用密码要安全的多的（因为 passkey证明了用户拥有一个登录了该 Apple ID 或 Google 账户的设备，并且知道其解锁密码，或是向设备以生物信息证明了身份），但由于完全去掉了密码，设备本身的安全性就很重要了，在 Google 的实现中 ，锁屏密码用于生成端到端加密的密钥，因此一个能够登录 Google 账户，并且获知了锁屏 PIN 的人便能恢复出 passkey。根据文章的说法，通过硬件保证了 PIN 只能尝试最多十次，但总体上，无论是 Google 还是 Apple 的实现都依赖于一直在线的手机本身的安全性，而 U2F 设备通常并不是连接在设备上的，因此我认为尽管对普通人来说passkey 已经足够好，但对于需要持续提高电击电压的人群来说，使用 密码 + U2F 会更安全一些。
机器学习模型有效的前提假设是：训练阶段与模型部署阶段的数据分布一致，然而在真实世界中，数据往往是变化的，输入与输出之间的关联性也会发生变化，这种现象（概念漂移）会导致机器学习模型的表现下降；异常检测任务作为安全领域的一项重要任务，应用领域广泛，异常检测的模型同样会受概念漂移现象的影响。为了提高异常检测算法的鲁棒性，本文介绍一篇NDSS2023年的论文，该论文关注正常行为的变化情况，剔除过期正常行为，添加新增正常行为，从而使模型适应数据的变化，提高鲁棒性。
美团开放平台为整个美团提供了20+业务场景的开放API，为了使开发者能够快速且安全的接入美团开放平台，美团开放平台提供了多种语言的SDK来提高开发者的接入效率。本文介绍了美团开放平台如何自动生成SDK代码的相关技术实现方案，希望对大家能够有所帮助或者启发。
美团Hulk调度系统团队在集群服务质量与资源利用率运营的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了集群负载自动调控系统（LAR）以及配套的运营体系，在提升集群整体资源利用率的同时保障了业务服务质量。本文介绍了LAR的设计理念、基本框架以及核心设计，并结合在线和混部场景应用展开思考，并展示了部分落地成果。希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。
大部分年轻人都在一个商业组织（即公司）中工作。 我们似乎对这个商业组织的运作已经很熟悉： 接触公司并进行面试和岗位匹配，在特定的岗位里面工作，过程也许开心或沮丧，通过组织的种种管理手段（KPI / OKR）来完成上级分发的任务。
这个过程中，我们往往遇到不少困惑，有些朋友还经历过职场 PUA（Pick-Up Artist）；有些朋友可能感觉自己已经干的足够出色却无法得到晋升；有些朋友感慨合作的上下游太不专业了；总之，我们对公司不满是常态，而对公司满意则是反常。
其实很多时候，雇员的感受是公司运行的规律的投影。 我们制定 OKR 时候想去创造，应该通过什么方法论去开拓工作？这是公司战略决定的。 公司是怎么定义优秀人选的，我有没有机会获得晋升？这是公司用人态度决定的。 996 这么辛苦，我们该怎么去保持生活工作平衡？这是公司价值观和文化决定的。
前前后后2个月时间面了Google, Meta(Facebook)和LinkedIn三家公司并且都拿到了offer，最后深思熟虑之下选择了虽然钱不是最多但更适合自己职业发展的Google。发一篇博客记录一下时间线，鉴于公司的保密要求，面试内容就不透露了。
基于Cloud Spanner独特的结构，它能确保客户在以较小的用户群和业务量为起点时，不必过多担心在未来数据量和业务量增长后需要对数据库进行迁移或重新编写的问题。
美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。